Riesgo crediticio : aplicación de me todos predictivos y análisis multivariado

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Editor

Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Económicas. Escuela de Estudios de Posgrado

Resumen

El presente trabajo, se desarrolla con el fin de determinar una metodología eficiente que pueda realizar una evaluación crediticia contemplando diversas características de la persona en cuestión, con lo cual se pueda determinar si incurrirá en un incumplimiento del pago de sus créditos; buscando además encontrar variables explicativas o bien una correlación entre ellas. Para ese fin, se realizó una investigación tanto de los conceptos y el marco teóricos que abarca el riesgo crediticio, como también la aplicación de técnicas de minería de datos y machine learning o aprendizaje automático, con el fin de evaluar distintas características de las personas que nos den como resultado una probabilidad de incumplimiento, y que esto pueda contribuir a que las entidades financieras puedan reducir la tasa de morosidad, la cual es muy importante a la hora de asegurar la liquidez y futuro de dicha institución.

Descripción

Fil: Muñoz, Erika Beatriz. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Económicas. Buenos Aires, Argentina.

Palabras clave

Riesgo crediticio, Análisis de datos

Citación

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